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  <li class="md-nav__item">
    <a href="../1.MLFoundation/" title="第1章_基础知识" class="md-nav__link">
      第1章_基础知识
    </a>
  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../2.KNN/" title="第2章_K近邻算法" class="md-nav__link">
      第2章_K近邻算法
    </a>
  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../3.DecisionTree/" title="第3章_决策树算法" class="md-nav__link">
      第3章_决策树算法
    </a>
  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../4.NaiveBayesian/" title="第4章_朴素贝叶斯" class="md-nav__link">
      第4章_朴素贝叶斯
    </a>
  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../5.Logistic/" title="第5章_逻辑回归" class="md-nav__link">
      第5章_逻辑回归
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  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../6.SVM/" title="第6章_支持向量机" class="md-nav__link">
      第6章_支持向量机
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  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
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      第7章_集成方法
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      第8章_回归
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  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
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  <li class="md-nav__item">
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      第10章_KMeans聚类
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  <li class="md-nav__item">
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      第11章_Apriori算法
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      第12章_FP-growth算法
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        <li class="md-nav__item">
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  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../13.PCA/" title="第13章_PCA降维" class="md-nav__link">
      第13章_PCA降维
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  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
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      第14章_SVD简化数据
    </a>
  </li>

    
      
      
      


  <li class="md-nav__item">
    <a href="../15.BigData_MapReduce/" title="第15章_大数据与MapReduce" class="md-nav__link">
      第15章_大数据与MapReduce
    </a>
  </li>

    
      
      
      


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      第16章_推荐系统
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  </li>

    
      
      
      


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    FP-growth 算法简介
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                  <a href="https://github.com/apachecn/AiLearning/edit/master/docs/ml/12.FP-growth.md" title="Edit this page" class="md-icon md-content__icon">&#xE3C9;</a>
                
                
                <h1 id="12-fp-growth">第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集</h1>
<p><img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/apachecn_fp_growth_homepage.png" /></p>
<h2 id="_1">前言</h2>
<p>在 <a href="">第11章</a> 时我们已经介绍了用 <code>Apriori</code> 算法发现 <code>频繁项集</code> 与 <code>关联规则</code>。<br />
本章将继续关注发现 <code>频繁项集</code> 这一任务，并使用 <code>FP-growth</code> 算法更有效的挖掘 <code>频繁项集</code>。</p>
<h2 id="fp-growth">FP-growth 算法简介</h2>
<ul>
<li>一种非常好的发现频繁项集算法。</li>
<li>基于Apriori算法构建,但是数据结构不同，使用叫做 <code>FP树</code> 的数据结构结构来存储集合。下面我们会介绍这种数据结构。</li>
</ul>
<h2 id="fp-growth_1">FP-growth 算法步骤</h2>
<ul>
<li>基于数据构建FP树   </li>
<li>从FP树种挖掘频繁项集 </li>
</ul>
<h2 id="fp">FP树 介绍</h2>
<ul>
<li>FP树的节点结构如下:</li>
</ul>
<pre><code class="python">class treeNode:
    def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
        self.name = nameValue     # 节点名称
        self.count = numOccur     # 节点出现次数
        self.nodeLink = None      # 不同项集的相同项通过nodeLink连接在一起
        # needs to be updated
        self.parent = parentNode  # 指向父节点
        self.children = {}        # 存储叶子节点
</code></pre>

<h2 id="fp-growth_2">FP-growth 原理</h2>
<p>基于数据构建FP树</p>
<p>步骤1:
   1. 遍历所有的数据集合，计算所有项的支持度。
   2. 丢弃非频繁的项。
   3. 基于 支持度 降序排序所有的项。
   <img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤1-3.png" />
   4. 所有数据集合按照得到的顺序重新整理。
   5. 重新整理完成后，丢弃每个集合末尾非频繁的项。
   <img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤4-5.png" /></p>
<p>步骤2:
   6. 读取每个集合插入FP树中，同时用一个头部链表数据结构维护不同集合的相同项。<br />
<img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤6-1.png" />
   最终得到下面这样一棵FP树
   <img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤6-2.png" /></p>
<p>从FP树中挖掘出频繁项集</p>
<p>步骤3:
   1. 对头部链表进行降序排序
   2. 对头部链表节点从小到大遍历，得到条件模式基，同时获得一个频繁项集。
        <img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤6-2.png" />
        如上图，从头部链表 t 节点开始遍历，t 节点加入到频繁项集。找到以 t 节点为结尾的路径如下:
        <img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤7-1.png" />
        去掉FP树中的t节点，得到条件模式基&lt;左边路径,左边是值&gt;[z,x,y,s,t]:2，[z,x,y,r,t]:1 。条件模式基的值取决于末尾节点 t ，因为 t 的出现次数最小，一个频繁项集的支持度由支持度最小的项决定。所以 t 节点的条件模式基的值可以理解为对于以 t 节点为末尾的前缀路径出现次数。</p>
<ol>
<li>条件模式基继续构造条件 FP树， 得到频繁项集，和之前的频繁项组合起来，这是一个递归遍历头部链表生成FP树的过程，递归截止条件是生成的FP树的头部链表为空。
        根据步骤 2 得到的条件模式基 [z,x,y,s,t]:2，[z,x,y,r,t]:1 作为数据集继续构造出一棵FP树，计算支持度，去除非频繁项，集合按照支持度降序排序，重复上面构造FP树的步骤。最后得到下面 t-条件FP树 :
        <img alt="" src="../../img/ml/12.FP-growth/步骤7-2.png" />
        然后根据 t-条件FP树 的头部链表进行遍历，从 y 开始。得到频繁项集 ty 。然后又得到 y 的条件模式基，构造出 ty的条件FP树，即 ty-条件FP树。继续遍历ty-条件FP树的头部链表，得到频繁项集 tyx，然后又得到频繁项集 tyxz. 然后得到构造tyxz-条件FP树的头部链表是空的，终止遍历。我们得到的频繁项集有 t-&gt;ty-&gt;tyz-&gt;tyzx，这只是一小部分。</li>
<li>条件模式基:头部链表中的某一点的前缀路径组合就是条件模式基，条件模式基的值取决于末尾节点的值。</li>
<li>条件FP树:以条件模式基为数据集构造的FP树叫做条件FP树。</li>
</ol>
<p>FP-growth 算法优缺点:</p>
<pre><code>* 优点： 1. 因为 FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次，所以速度更快。
        2. FP树将集合按照支持度降序排序，不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间，使得数据得到了压缩。
        3. 不需要生成候选集。
        4. 比Apriori更快。
* 缺点： 1. FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值，会占用很多内存。
        2. 构建FP-Tree是比较昂贵的。
* 适用数据类型：标称型数据(离散型数据)。
</code></pre>

<h2 id="fp-growth_3">FP-growth 代码讲解</h2>
<p>完整代码地址: <a href="https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/12.FrequentPattemTree/fpGrowth.py">https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/12.FrequentPattemTree/fpGrowth.py</a></p>
<p>main 方法大致步骤:
<code>python
if __name__ == "__main__":
    simpDat = loadSimpDat()                       #加载数据集。
    initSet = createInitSet(simpDat)              #对数据集进行整理，相同集合进行合并。
    myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 3)#创建FP树。
    freqItemList = []
    mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 3, set([]), freqItemList) #递归的从FP树中挖掘出频繁项集。
    print freqItemList</code> <br />
大家看懂原理，再仔细跟踪一下代码。基本就没有问题了。</p>
<hr />
<ul>
<li><strong>作者：<a href="https://github.com/mikechengwei">mikechengwei</a></strong></li>
<li><a href="https://github.com/apachecn/AiLearning">GitHub地址</a>: <a href="https://github.com/apachecn/AiLearning">https://github.com/apachecn/AiLearning</a></li>
<li><strong>版权声明：欢迎转载学习 =&gt; 请标注信息来源于 <a href="http://www.apachecn.org/">ApacheCN</a></strong></li>
</ul>
                
                  
                
              
              
                


              

              <hr/>
              <div align="center">
                  <p><a href="http://www.apachecn.org/" target="_blank"><font face="KaiTi" size="6" color="red">我们一直在努力</font></a><p>
                  <p><a href="https://github.com/apachecn/AiLearning/" target="_blank">apachecn/AiLearning</a></p>
                  <iframe align="middle" src="https://ghbtns.com/github-btn.html?user=apachecn&repo=AiLearning&type=watch&count=true&v=2" frameborder="0" scrolling="0" width="100px" height="25px"></iframe>
                  <iframe align="middle" src="https://ghbtns.com/github-btn.html?user=apachecn&repo=AiLearning&type=star&count=true" frameborder="0" scrolling="0" width="100px" height="25px"></iframe>
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                  <a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=bcee938030cc9e1552deb3bd9617bbbf62d3ec1647e4b60d9cd6b6e8f78ddc03"><img border="0" src="//pub.idqqimg.com/wpa/images/group.png" alt="ML | ApacheCN" title="ML | ApacheCN"></a>
              </div>

              <script src="https://unpkg.com/gitalk/dist/gitalk.min.js"></script>
              <script src="https://cdn.bootcss.com/blueimp-md5/2.10.0/js/md5.min.js"></script>
              <div id="gitalk-container" class="container-fluid"></div>
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                  var gitalk = new Gitalk({
                  clientID: 'f27b87eb424ba43df978',
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